1.python中的源码iterable是什么意思
2.Python之Iterable与Iterator
3.PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程
4.Python：Iterable、Iterator和Generator小结

python中的源码iterable是什么意思

       Python中的Iterable表示可迭代对象。

       解释如下：

       在Python中，源码Iterable是源码那些可以被循环遍历的数据类型或对象的集合。当我们谈论一个对象是源码可迭代的，意味着我们可以使用for循环来遍历该对象的源码萧啸源码每一个元素。这些对象包括但不限于列表、源码元组、源码字典、源码集合以及字符串等。源码除此之外，源码生成器和某些自定义的源码迭代器也是可迭代的。

       当我们对一个可迭代对象使用for循环时，源码Python会自动处理对象的源码迭代过程，我们无需关心底层的源码细节。这是Python简洁易用的特性之一。为了更好地理解这一概念，可以想象一个可迭代对象就像一个包含了多个元素的容器，我们可以依次访问这些元素，直到所有的元素都被访问过。每一次迭代，都会处理容器中的下一个元素。当所有的fpga源码分析元素都被处理完，迭代过程也就结束了。

       简而言之，Iterable在Python中是一个非常重要的概念，它使得我们可以方便地遍历和操作各种类型的数据结构。当我们编写需要循环处理数据的代码时，理解并正确使用可迭代对象是非常关键的。通过掌握可迭代对象，我们可以更高效地编写出简洁、清晰的Python代码。

Python之Iterable与Iterator

       Python中的Iterable与Iterator深入理解

       首先，我们来理解这两个概念。Iterable，即可迭代对象，它具有确定的序列长度，如列表、元组、字典和字符串等，遵循可迭代协议。可迭代协议涉及的是对象拥有__iter__()方法，表示可以生成一系列元素。

       Iterator，或迭代器，源码大富豪是可迭代对象的进一步实现。它不知道自身包含多少元素，通过调用__next__()方法逐个访问，是惰性执行的，适合处理大量数据。迭代器需要同时实现__iter__()和__next__()方法，以满足迭代器协议。

       关于两者的关系，Iterator实际上是从Iterable派生的，也就是说，一个类如果实现了迭代协议（拥有__iter__()），那么它就是Iterable；而同时具备__iter__()和__next__()的类则可以被称为Iterator。通过iter()函数，可以将Iterable转换为Iterator，其原理是调用__iter__()方法获取迭代器对象。

       判断一个对象是否是Iterable或Iterator，可以使用isinstance()函数。虽然Iterator一定是Iterable，但并非所有Iterable都是Iterator。例如，List是Iterable但不是Iterator，因为List没有__next__()方法。taobaoke免费源码

       自定义迭代器，如EvenIterators类，只需实现__iter__()和next()方法即可。在处理迭代问题时，需要注意迭代器的生命周期，当迭代器用尽后，再调用__next__()会抛出异常。解决方法是创建新的迭代器，确保它们访问的是不同的内存地址，通过浅复制或深复制来避免共享数据。

       切记，不能对迭代器进行切片赋值或直接使用copy方法（因迭代器中可能没有对应的方法），这时应使用copy模块来实现浅复制或深复制。

PyTorch 源码解读之 torch.utils.data：解析数据处理全流程

       文@

       目录

       0 前言

       1 Dataset

       1.1 Map-style dataset

       1.2 Iterable-style dataset

       1.3 其他 dataset

       2 Sampler

       3 DataLoader

       3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)

       3.2 批处理

       3.2.1 自动批处理（默认）

       3.2.2 关闭自动批处理

       3.2.3 collate_fn

       3.3 多进程处理 (multi-process)

       4 单进程

       5 多进程

       6 锁页内存 (Memory Pinning)

       7 预取 (prefetch)

       8 代码讲解

       0 前言

       本文以 PyTorch 1.7 版本为例，解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。

       理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。

       迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法，支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口，Sampler 控制遍历顺序，vc 源码sliderDataLoader 负责加载和批处理数据。

       1 Dataset

       Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种，分别用于索引访问和迭代访问数据。

       Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法，支持通过索引获取数据。

       Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法，适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。

       2 Sampler

       Sampler 用于定义数据遍历的顺序，支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。

       3 DataLoader

       DataLoader 是数据加载的核心，支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset，提供单多进程处理和批处理等功能。

       通过参数配置，如 batch_size、drop_last、collate_fn 等，DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。

       4 批处理

       3.2.1 自动批处理（默认）

       DataLoader 默认使用自动批处理，通过参数控制批次生成和样本整理。

       3.2.2 关闭自动批处理

       关闭自动批处理，允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。

       3.2.3 collate_fn

       collate_fn 是手动批处理时的关键，用于整理单个样本为批次。

       5 多进程

       多进程处理通过 num_workers 参数启用，加速数据加载。

       6 单进程

       单进程模式下，数据加载可能影响计算流程，适用于数据量小且无需多进程的场景。

       7 锁页内存 (Memory Pinning)

       Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输，提高性能。

       8 代码讲解

       通过具体代码分析，展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程，涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。

Python：Iterable、Iterator和Generator小结

       这三个概念在Python中极为关键，因为迭代是数据处理的根本。在先前的文章《C/C++杂谈：迭代器小结》中，我们深入分析了迭代器在C++标准库中的实现方式，本文将继续探讨Python中相关的概念。

       一、Iterable

       引用Python官方文档的定义（docs.python.org/3.8/glo...），简单来说，可迭代对象是指可以使用iter内置函数获取迭代器的对象，即对象实现了__iter__方法，或者实现了__getitem__方法。例如，内置序列类型str、list、tuple等的对象都是可迭代对象。

       如果对象不是可迭代的，那么使用iter内置函数操作时会引起TypeError异常。也可以用isinstance来判断一个对象是否是可迭代对象。需要注意的是，判断对象x是否可以迭代，使用iter(x)内置函数更准确，它会考虑到__getitem__方法，而用isinstance(x, abc.Iterable)的话，则不会考虑。

       二、Iterator

       通过下图来看一下它和Iterable之间的关系：

       可见Iterable是Iterator的基类，不同的是Iterator实现了一个抽象方法__next__。来看Python的官方文档的定义（docs.python.org/3.8/glo...），简单来说，迭代器实现了无参的__next__方法，返回序列的下一个元素，如果没有元素了，就抛出StopIteration异常，迭代器中还要实现__iter__方法，因为迭代器对象本身也是可迭代对象。顺便直接看下迭代器的代码定义（github.com/python/cpyth...）。同样可以使用isinstance来判断一个对象是不是迭代器对象。

       我感觉Python的迭代器模式和前文《C/C++杂谈：迭代器小结》中讲到的C++中迭代器模式大同小异，都有下面这些特点：

       下面举个例子来看一下迭代器的使用，可以观察到在访问完所有的元素后会抛出StopIteration异常。

       其实迭代器本质上表示一个数据流，可被 next() 函数不断调用，从首项开始不断返回下一个数据，可以用for循环作为示例，它实质上是对可迭代对象调用 iter返回一个关于该对象的迭代器，然后不断调用next访问元素，比如下面的for语句：

       实际上等价于下面代码段：

       三、Generator

       先看官方定义（docs.python.org/3.8/glo...），简单来说，只要函数中有yield关键字，这个函数就是生成器函数，调用生成器函数会返回一个生成器对象，生成器也是迭代器，语法类似于函数，但不返回值，可以简单理解为生成器函数使用yield返回结果，下面看一个示例：

       从上面示例可以看到，在调用生成器函数时，会返回一个生成器，前面已经讲过，生成器也是迭代器，可以使用next内置函数来使用这个生成器对象，每次next都会yield一个值出去，与此同时生成器函数就会暂停并保存当前的执行状态，在下一次对生成器函数执行next方法时，从上次离开的位置继续执行，这里感觉有点像协程。个人感觉生成器的最大作用是lazy evaluation，这是相对eager evaluation来说的（lazy和eager的概念，在深度学习框架中也被用到了），以求斐波那契数列为例：

       四、Generator expression

       在说生成器表达式之前，需要先说一下列表推导，它可以被当成制造列表的工厂，表达式使用中括号括起来。而生成器表达式可以看作为列表推导的lazy版本，它不会马上构建列表，而是返回一个生成器，用lazy的方式按需生成元素，表达式需要使用小括号括起来。本质上来讲，生成器表达式是语法糖，它完全可以替换成生成器函数，不过有时候使用生成器表达式更方便一些。

       五、Reference

       本文参考了下面的这些资料：